在植物学和生态学中，经常会涉及到分析不同元素的比值（即生态化学计量学所关注的问题），比如C:P, N:P, C:N等。这里比值本身，并不服从正态分布，且其值随着分子和分母的变化往往也不是同步的，所以这类分布往往较为“奇怪”，容易造成统计上的棘手问题甚至是错误。

2020年，Ecology上以The misuse of ratios in ecological stoichiometry为题发文，详细论述了直接对比例数据进行分析（一般线性模型）可能会导致的问题。这里对100篇生态化学计量学论文进行了分析，发现其中高达93% 的研究至少包含一个统计错误。尤其是对于大尺度的研究或者Meta分析来说，这种错误更为严重。这种对比率数据直接分析，会夸大P限制，尤其是在水生生态系统中，更是如此(Isles 2020)。

幸运的是，经过一番详细论证，该文作者发现：对比率数据进行log转换之后，就能成功避免上述大部分问题（“Fortunately, most of these mistakes can be easily avoided by first log transforming elemental ratios”）。所以对我们这些实用主义者来说，只需要记住作者提供的结论：分析生态化学计量学数据时，要对元素比值进行log转换即可，然后再用线性模型分析即可。

“I therefore recommend that, to ensure robust and reproducible results, researchers in ecological stoichiometry should adopt a convention of presenting stoichiometric ratio data as the logarithm of molar ratios in the future”

                                                                                                         --- (Isles 2020)

参考文献：

Isles, P. D. F. 2020. The misuse of ratios in ecological stoichiometry. Ecology 101:e03153.

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